Новости технологий

Исследование: алгоритм Twitter поддерживает правых политических сил

Краткое описание по статье Исследование: алгоритм Twitter поддерживает правых политических сил

Название: Исследование: алгоритм Twitter поддерживает правых политических сил . Краткое описание: [ad_1] ⭐ Если вы являетесь пользовате . Дата публикации: 02.02.2022 . Автор: Алишер Валеев .

Для чего создан сайт Novosti-Nedeli.ru

Данный сайт посвящен новостям мира и мира технологий . Также тут вы найдете руководства по различным девайсам.

Сколько лет сайту?

Возраст составляет 3 года

[ad_1]

Если вы являетесь пользователем Twitter, вы должны знать, что при прокрутке своей домашней ленты между сообщениями из учетных записей, на которые вы подписаны, вы иногда будете видеть твиты с пометкой «вам может понравиться». Другими словами, Twitter рекомендует вам контент, который, по его мнению, может вам понравиться.

Это делается с помощью алгоритма, основанного на ваших прошлых действиях на платформе, таких как твиты, которые вам понравились или с которыми вы взаимодействовали. Это также может быть основано на ваших предпочтениях в вашем профиле, где вы указали темы, которые хотели бы видеть в своей ленте Twitter. «Машинное обучение» используется для автоматического изучения пользовательских предпочтений и применения этого к данным, которые система раньше не видела.

По мере того, как все больше и больше технологий используют машинное обучение, связанной с этим проблемой является предвзятость, когда алгоритм дает результаты, которые отдают предпочтение одному набору результатов или пользователей по сравнению с другим, часто усиливая человеческие предубеждения. Твиттер неоднократно обвиняли в политической предвзятости: политики или комментаторы утверждали, что алгоритм Твиттера усиливает голоса их оппонентов или заглушает их собственные.

Мы поговорили с 4 успешными предпринимателями

Это то, что они хотели бы знать, прежде чем начать

Читать статью

В этой обстановке Twitter заказал исследование, чтобы понять, может ли их алгоритм быть предвзятым в отношении определенной политической идеологии. Пока Твиттер опубликовал результаты исследования в 2021 году, теперь исследование опубликовано в рецензируемом журнале PNAS.

В исследовании рассматривалась выборка из 4% всех пользователей Twitter, подвергшихся воздействию алгоритма (46 470 596 уникальных пользователей). В нее также входила контрольная группа из 11 617 373 пользователей, которые никогда не получали автоматически рекомендуемых твитов в своих лентах.

Это не было ручным исследованием, когда, скажем, исследователи набирали добровольцев и задавали им вопросы об их опыте. Таким образом было бы невозможно изучить такое большое количество пользователей. Вместо этого компьютерная модель позволила исследователям сделать выводы.

Авторы проанализировали эффект «алгоритмического усиления» на твиты от 3634 избранных политиков от основных политических партий в семи странах с большой базой пользователей Twitter: США, Японии, Великобритании, Франции, Испании, Канаде и Германии.

Алгоритмическое усиление относится к тому, в какой степени твит с большей вероятностью будет замечен в обычной ленте Твиттера (где работает алгоритм) по сравнению с лентой без автоматических рекомендаций.

Так, например, если алгоритмическое усиление твитов определенной политической группы составило 100%, это означает, что в лентах, использующих алгоритм, твиты этой партии увидело в два раза больше пользователей, чем среди пользователей, прокручивающих без автоматических рекомендаций (контрольная группа). .

Исследователи рассчитали усиление на основе подсчета событий, называемых «затяжными впечатлениями». Эти события регистрируются каждый раз, когда не менее 50 % площади твита видны в течение как минимум 0,5 секунды, и они служат надежным индикатором того, что пользователь ознакомился с твитом.

Исследователи обнаружили, что в шести из семи стран (за исключением Германии) алгоритм значительно способствовал усилению твитов из политически правых источников.

В целом, тенденция усиления не была значительной среди отдельных политиков из конкретных партий, но была, когда они были взяты вместе как группа. Самые резкие контрасты были замечены в Канаде (твиты либералов были усилены на 43%, по сравнению с твитами консерваторов на 167%) и Великобритании (твиты лейбористов были усилены на 112%, а консерваторов — на 176%).

Усиление правых новостей

Признавая тот факт, что твиты от избранных должностных лиц представляют собой лишь небольшую часть политического контента в Твиттере, исследователи также рассмотрели, не пропорционально ли алгоритм усиливает новостной контент из какой-либо конкретной точки идеологического спектра.

С этой целью они измерили алгоритмическую амплификацию 6,2 млн статей политических новостей, опубликованных в США. Чтобы определить политическую направленность источника новостей, они использовали два независимо отобранных набора данных рейтинга предвзятости СМИ.

Как и в первой части исследования, авторы обнаружили, что контент из правых СМИ усиливается больше, чем контент из других точек идеологического спектра.

Эта часть исследования также показала, что крайне левые и крайне правые СМИ не получили значительного усиления по сравнению с политически умеренными СМИ.

Хотя это очень большое исследование, в котором сделаны соответствующие выводы, есть некоторые вещи, о которых нам нужно знать при интерпретации результатов. Как отмечают авторы, на алгоритмы может влиять то, как действуют различные политические группы. Так, например, некоторые политические группы могут использовать лучшие тактики и стратегии для распространения своего контента в Твиттере.

приятно видеть Твиттер взять на себя инициативу по проведению такого рода исследований и рассмотреть полученные результаты. Следующими шагами будет сбор более подробных данных, чтобы понять, почему их алгоритм может отдавать предпочтение политическим правым и что они могут сделать, чтобы смягчить эту проблему.Разговор

Статья Шоаиба Джамиля, преподавателя компьютерных наук и искусственного интеллекта, Университет Эссекса

Эта статья переиздана из The Conversation под лицензией Creative Commons. Прочитайте оригинальную статью.



[ad_2]
Source: https://thenextweb.com/

Заключение

Вы ознакомились с статьей — Исследование: алгоритм Twitter поддерживает правых политических сил

Пожалуйста оцените статью, и напишите комментарий.

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Кнопка «Наверх»